AI заменит аналитиков. Знание SQL вас не спасёт.
Если твоя главная ценность — «я умею вытащить данные», ты уже конкурируешь с инструментом, за который твоя компания платит $20 в месяц. Годами техническая база давала аналитику по маркетингу преимущество.
Ты знал таблицы, джойны, почему у Meta и Stripe цифры никогда не совпадают, и какой из файлов с названием final_final_v7 реально управляет бизнесом. Это знание всё ещё важно. Но стоимость написания запроса рушится. Я работаю fractional Head of Marketing Analytics и вижу это каждую неделю.
Маркетолог задаёт вопрос Claude или ChatGPT и получает SQL, график и уверенное объяснение ещё до начала встречи. Вот неприятная часть: компания может решить, что этого достаточно, раньше, чем ты успеешь доказать обратное. И «достаточно» всё равно может быть дорогим.
«Покажи CAC по каналам» — секунды. «Какой канал выглядит дорогим из-за того, что у нас сломана атрибуция» — требует человека, который понимает бизнес. «Доход» звучит просто, пока Финансы не имеют в виду признанную выручку, Маркетинг — оплаченные заказы, а в дашборде сидят возвраты. Когда Meta, Google, GA4 и Stripe расходятся, красиво оформленный ответ может прятать ошибку в бюджете. Кто-то должен сказать: «Я бы не двигал $50 000 на основании этой цифры» — и объяснить, что нужно проверить, прежде чем кто-то это сделает.
То же с падающим ROAS. Урезать расходы, подождать три дня, проверить состав когорт, аудировать события покупки — всё это возможные ответы. Выбрать один означает понимать последствия и брать на себя ответственность.
AI может помочь на каждом шаге. Твоя ценность зависит от того, насколько хорошо ты направляешь эту работу и защищаешь решение. Если большую часть недели ты закрываешь запросы на данные — начинай смещаться ближе к решениям, которые эти запросы поддерживают.
Разбирайся, как бизнес зарабатывает деньги. Спорь с определениями метрик. Приноси на встречу рекомендацию. Делай это раньше, чем кто-то спросит, зачем им ещё нужна твоя роль.
Когда AI сможет сделать отчёт — что твоя компания всё ещё будет доверять решать именно тебе?
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге — в Телеграм-канале «Модель атрибуции»
